

StreetObs: Prever para prevenir segurança rodoviária em cidades inteligentes
Aumentar a segurança rodoviária em cidades inteligentes
Prever para prevenir: StreetObs, uma solução preditiva para aumentar a segurança rodoviária em cidades inteligentes.
O DESAFIO
O Problema
Uma empresa inovadora no setor das cidades inteligentes, reconheceu a necessidade de prever tendências no número de acidentes de viação em estradas e municípios. Com o objetivo de criar um produto comercializável que auxiliasse na prevenção de acidentes, recorreu à AI-Center Testbed para desenvolver o StreetObs, uma ferramenta baseada em Machine Learning capaz de transformar dados históricos de sinistros rodoviários em previsões valiosas para a gestão de tráfego e a segurança rodoviária.
Setor e Área de Atuação
O StreetObs está a ser criado para o setor das cidades inteligentes, com foco na gestão de segurança rodoviária e tráfego urbano. Esta solução é especialmente relevante para municípios, autoridades de trânsito e empresas de gestão de infraestruturas que procuram utilizar dados preditivos para reduzir o número de acidentes e melhorar a segurança nas estradas.
Definição e Objetivos
O principal objetivo é desenvolver uma ferramenta que utiliza algoritmos de Machine Learning para analisar dados históricos sobre acidentes de viação e prever tendências futuras. Com o StreetObs, a empresa pretende oferecer uma solução que auxiliasse na tomada de decisões informadas e na implementação de medidas preventivas, visando aumentar a segurança nas estradas. A AI-Center Testbed foi encarregue de transformar este conceito num produto-piloto funcional, preparando-o para o mercado.

IMPACTO
Espaço Empresarial

Melhoria na gestão de segurança rodoviária
A criação do StreetObs fornece uma ferramenta avançada que melhora a gestão da segurança rodoviária, possibilitando uma abordagem mais proativa na prevenção de acidentes.

Aumento da competitividade
Este desenvolvimento fortalece a posição competitiva da empresa no mercado das cidades inteligentes, destacando a empresa como líder em soluções para segurança rodoviária.

Inovação e contribuição para a segurança
O StreetObs oferece uma solução inovadora que contribui significativamente para a segurança nas estradas, ajudando a reduzir o risco de acidentes e a melhorar a infraestrutura rodoviária.

O DESAFIO
Desenvolvimento e Testes
O desenvolvimento do StreetObs iniciou-se com a extração e preparação dos dados históricos fornecidos pela empresa. Estes dados foram harmonizados e processados para garantir que estavam no formato adequado para serem utilizados pelos algoritmos de Machine Learning do sistema de previsão de tendências. O produto foi concebido para suportar a importação de diferentes tipos de ficheiros e apresentar previsões através de um dashboard intuitivo, permitindo a visualização clara dos dados históricos e das tendências futuras. Durante a fase de desenvolvimento, a AI-Center Testbed focou-se em garantir que o StreetObs fosse capaz de gerar previsões precisas e úteis. Foram realizados testes rigorosos para validar o produto, e os resultados indicaram que a qualidade das previsões estava intimamente ligada à completude e relevância do dataset histórico utilizado. Em particular, foi observado que previsões de longo prazo necessitam de um dataset extenso e detalhado para assegurar a precisão das estimativas.
Implementação e Resultados Iniciais
O StreetObs deverá alcançar o TRL 5, demonstrando que a tecnologia está pronta para ser implementada em ambientes semi-industriais. A solução em desenvolvimento provou ser eficaz na previsão de tendências de acidentes, oferecendo insights valiosos para a gestão proativa da segurança rodoviária.
PERSPETIVAS FUTURAS
Os próximos passos
Os próximos passos incluem a integração do StreetObs com outras plataformas de gestão de tráfego e segurança rodoviária, além da expansão para novos mercados e setores. Estão também previstas melhorias contínuas no algoritmo de previsão e na interface do utilizador, com base no feedback dos clientes e nas necessidades emergentes do mercado.
